服务器评测
安装环境：Ubuntu 16.04 lts 64位, gcc5.4 gpu1080ti，cuda8.0，cudnn5.1.10
1. 安装依赖库
sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev libboost-all-dev protobuf-compiler sudo apt-get install libatlas-base-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev
2. 安装caffe
终端输入命令：
git clone git://github.com/BVLC/caffe.git
然后找到caffe文件夹，打开后会发现Makefile.config.example 文件，
这时候将Makefile.config.example复制一份命名为Makefile.config，并打开，将
#USE_CUDNN := 1 # CUDA_DIR := /usr/local/cuda # CUDA_ARCH := -gencode arch=compute_20,code=sm_20 \ #-gencode arch=compute_20,code=sm_21 \ #-gencode arch=compute_30,code=sm_30 \ #-gencode arch=compute_35,code=sm_35 \ #-gencode arch=compute_50,code=sm_50 \ #-gencode arch=compute_50,code=compute_50
去掉注释#，并且CUDA_DIR 更换为你的cuda安装路径
打开Makefile.config文件，将
/usr/include/hdf5/serial
添加到
INCLUDE_DIRS := $(Python_INCLUDE)/usr/local/include
打开Makefile文件，找到
LIBRARIES +=glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_hl hdf5
更改为：
LIBRARIES +=glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_serial_hl hdf5_serial
之后执行
make all make test make runtest
若在编译过程中报错出现丢失文件的情况，可以寻找丢失文件路径。
例如常见问题：
./include/caffe/util/hdf5.hpp:6:18: fatal error: hdf5.h: No such file or directory
解决方法：找到文件路径：
sudo find / -name hdf5.h
找到对应文件路径，将其加入Makefile.config中。
查询结果为：
/usr/include/hdf5/serial/hdf5.h
打开Makefile.config，在
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE)/usr/local/include
之后添加
/usr/include/hdf5/serial
注意路径，有INCLUDE_DIRS 和 LIBRARY_DIRS两个，看清丢失文件的路径在/usr/include中还是/usr/lib中
正常情况下应该是没问题了。
3. 安装anaconda，配置python caffe接口
1.安装anaconda ，选择Python2.7 注意文件名
bash Anaconda2-4.3.0-Linux-x86_64.sh
2.安装过程中注意提示，千万不要一直enter，记得一直选择默认的就行，傻瓜式安装，之后会提示是否在bashrc文档中添加路径，这里选择“yes”
3.打开bashrc文档，在Home下，打开显示隐藏文件选项，就可以找到该文件。在最后一行里加入
export PATH=/home/（你的用户名）/anaconda2/bin:$PATH（具体路径根据你的安装路径而定） export PYTHONPATH=/home/（你的用户名）/caffe/python:$PYTHONPATH（同上） export LD_PRELOAD=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6
Bashrc文档更改后需要source一下，或者注销/重启电脑：
4. .修改caffe下的Makefile.config文档
#ANACONDA_HOME := $(HOME)/anaconda2 #PYTHON_INCLUDE := $(ANACONDA_HOME)/include \ #$(ANACONDA_HOME)/include/python2.7 \ #$(ANACONDA_HOME)/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include #PYTHON_LIB := $(ANACONDA_HOME)/lib #WITH_PYTHON_LAYER := 1
去掉注释#，将
PYTHON_LIB := /usr/lib
加上注释。
5. 升级Anaconda中的gcc版本
conda update --all
或者
conda install libgcc
出现升级确认提示，输入y，升级成功后，关闭终端重新打开
6. 回到caffe目录下，编译
make all make pycaffe
成功后，输入python，接着输入
import caffe
出现错误提示：
No module named google.protobuf
此时输入命令
conda install protobuf
结束后再重新import caffe，成功的话应该没有任何提示。
4. 测试
进入caffe安装目录
./data/mnist/get_mnist.sh ./examples/mnist/create_mnist.sh ./examples/mnist/train_lenet.sh
成功的话那么久就可以结束安装了！
Ubuntu 15.04 下Caffe + + CUDA 7.0 安装配置指南 http://www.linuxidc.com/Linux/2016-11/137497.htm
Caffe 深度学习入门教程 http://www.linuxidc.com/Linux/2016-11/136774.htm
Ubuntu 16.04下Matlab2014a+Anaconda2+OpenCV3.1+Caffe安装 http://www.linuxidc.com/Linux/2016-07/132860.htm
Ubuntu 16.04系统下CUDA7.5配置Caffe教程 http://www.linuxidc.com/Linux/2016-07/132859.htm
Caffe在Ubuntu 14.04 64bit 下的安装 http://www.linuxidc.com/Linux/2015-07/120449.htm
深度学习框架Caffe在Ubuntu下编译安装 http://www.linuxidc.com/Linux/2016-07/133225.htm
Caffe + Ubuntu 14.04 64bit + CUDA 6.5 配置说明 http://www.linuxidc.com/Linux/2015-04/116444.htm
Ubuntu 16.04上安装Caffe http://www.linuxidc.com/Linux/2016-08/134585.htm
Caffe配置简明教程 ( Ubuntu 14.04 / CUDA 7.5 / cuDNN 5.1 / OpenCV 3.1 ) http://www.linuxidc.com/Linux/2016-09/135016.htm
Ubuntu 16.04上安装Caffe(CPU only) http://www.linuxidc.com/Linux/2016-09/135034.htm
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